Documents dont l'auteur est "Lauzon, Dany"

Dany LauzonDépartement des génies civil, géologique et des minesVoir sa fiche dans le Répertoire des Expertises de Polytechnique Montréal

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L

Lauzon, D., & Gloaguen, E. (2024). Quantifying uncertainty and improving prospectivity mapping in mineral belts using transfer learning and Random Forest: A case study of copper mineralization in the Superior Craton Province, Quebec, Canada. Ore Geology Reviews, 166, 105918 (16 pages). Disponible

Lauzon, D. (juin 2024). Deep neural networks in surrogate hydrogeological modeling : an application for transient groundwater flow combined with a geostatistical spectral algorithm for inverse problem-solving [Résumé]. 15th International Conference on Geostatistics for Environmental Applications (GeoEnv 2024), Chania, Greece. Non disponible

Lauzon, D. (2024). A U-Net architecture as a surrogate model combined with a geostatistical spectral algorithm for transient groundwater flow inverse problems. Advances in Water Resources, 189, 104726 (14 pages). Lien externe

Lauzon, D. (2022). Développement d'algorithmes pour le calage de modèles géologiques par méthodes géostatistiques discrètes et spectrales [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal]. Disponible

Lauzon, D., & Marcotte, D. (juin 2022). On a constructive spectral method for conditioning pluriGaussian simulations to boreholes observations and indirect data. Application to aquifer models [Affiche]. 14th International Conference on Geostatistics for Environmental Applications (GeoEnv 2022)#, Parma, Italia (1 page). Lien externe

Lauzon, D., & Marcotte, D. (2022). Statistical comparison of variogram-based inversion methods for to indirect data. Computers & Geosciences, 160, 105032 (15 pages). Lien externe

Lauzon, D., & Marcotte, D. (2020). Calibration of random fields by a sequential spectral turning bands method. Computers and Geosciences, 135, 13 pages. Lien externe

Lauzon, D., & Marcotte, D. (2020). The sequential spectral turning band simulator as an alternative to Gibbs sampler in large truncated- or pluri- Gaussian simulations. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, 34(11), 1939-1951. Lien externe

Lauzon, D., & Marcotte, D. (2019). Calibration of random fields by FFTMA-SA. Computers & Geosciences, 127, 99-110. Lien externe

S

Straubhaar, J., Lauzon, D., & Renard, P. (juillet 2024). Graph recurrent neural networks for stochastic simulation of Karst network topology and properties [Résumé]. 15th International Conference on Geostatistics for Environmental Applications (GeoEnv 2024), Chania, Greece. Non disponible